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小墨安全管家 2021-06-11 14:30 CC防护 89 ℃
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最近的一篇论文"使用生成模型恐怕不完整数据集中重新识别的成功率",讨论了重新识别匿名数据的新技术。数据重识别是指利用不可逆技术对已被匿名爱护的数据举行重新识别,并计算出原始值。该报指出:我们的结果表明,即使是大量采样的匿名数据集也不会满脚GDPR制定的现代匿名化标准,同时严峻挑战了去识别释放和遗忘模型的技术和法律充分性。这是一具有味的东西,在思量数据爱护想法的安全性时适用。在思量数据爱护时,一具重要的标准是一致性:给定的数据块是否每次都以相同的值举行爱护。当数据得到一致爱护时,通常更容易重新识别。一具简单的例子是一具惟独少数家庭的县。经过简单地将每个家庭的居民人数联系起来,就能够确定哪一组数据属于哪个家庭。假如,比如讲,出生日期不受爱护(特别常见,因为人们经常使用它作为参考点),这么100岁以上的人将即将被识别出来,因为在这个邮政编码中,他们不大概超过一具。使用一致的数据爱护是很普遍的,非常是随着分析价值的增长,因为它只允许使用密文举行关联和分析。假如受爱护数据的每个实例基本上唯一的,这么重新标识就要艰难得多。(请注意,这并不就是不会的:大概存在一具始终可识别的可区分子集,尤其是关于很小的域。兴许公司应该开始在数据集中植入虚假记录以幸免这种事情?)可是,这种爱护破坏了对数据举行分析而不将其转换回明文的能力。在这两个极端之间存在着梯度。例如,健康信息大概被"分类"——按月/年/十年或按州举行半匿名化,允许举行有限的分析,兴许可以识别疾病群,而不大概有重新识别个人的风险。复杂的再鉴定的例子常常类似于我们成长过程中的逻辑难题,有时被称为斑马或爱因斯坦的谜题,虽然我从小就叫它们"挪威人住在蓝屋子里"的谜题。在任何事情下,这其中的特别多都能够成为无意义的。假如您正确地爱护数据,也算是讲,您爱护了脚够多的数据,这么寻找给定的记录通常并不重要。假如数据库是联邦证人爱护名单,或者你有一份瑞士银行的客户名册,大概会如此,但其他事情呢?关键是要有脚够的爱护,即使识别记录也无助于攻击者。以下是我的姓名、地址、邮政编码、SSN、生日、签证号码和有效期,受格式爱护加密(FPE)爱护:Khxt Igjqk LMI 26952米谢德普Zw,TK 17358-1198826-62-5193 2015年7月22日5498-3332-8253-3709 04/03玩得欢乐点。你懂这对我有好处吗?我也是一家大型跨国银行的客户。没有人会闯入那家银行的系统,DDoS高防,盗取他们的客户数据库,接着做那些分析,如此他们就能够给我发垃圾邮件了:他们只会向所有人开枪,假如我因为我是那家银行的客户而上当的话,好吧,耶。据猜测,银行有脚够多的字段受到爱护,所以拥有数据库并找出哪条记录是我的并不能让它们走得太远。像很多加密漏洞一样,这是一具程度咨询题。是的,重新识别一些数据很容易。是的,在某些事情下这大概特别重要。容易做吗?不,大多数时候即使你那样做也特别重要吗?没有。有没有更廉价、更简单的想法来攻击别人的隐私/帐户?对。于是我确信不大概所以失眠。最终,对于这种数据爱护"不太大概满脚GDPR制定的现代匿名标准"的讲法:这是一具法律咨询题,而不是技术咨询题。GDPR必须面对现实。公司不大概讲"哦,好吧,我们不大概收集数据"或"哦,防DDoS,好吧,我们会销毁数据,如此我们就无法对数据举行分析了。"还请注意,该评论提到了"匿名化",DDoS防御,而不是"假名化"。在GDPR中,A-word的意思是"不可逆",于是它不是加密:通常它意味着某种形式的散列,例如Voltage-SecureData-Format-Preserving-Hash(FPH),它为每个明文生成一致的、不可逆的爱护值。(在GDPR词典中,CC防御,假名化是加密或等效的可逆数据爱护。)匿名化的有用性超出了诸如格式保留哈希(Format-Preserving Hash)的有用性,也算是讲,公司真的需要可以关联数据值。真正的匿名化意味着他们不能如此做。所有这些让我怀疑是否有大概满脚GDPR规范并然后开展业务。几周前,在美国商会的一具论坛上,Allstate的首席执行官讲:"我们是一家数据分析公司,碰巧在销售保险。"。这是一具相当大胆的声明。他们会很积极地反对任何企图破坏他们生意的企图。人们大概会把"一致性"与"匿名性"视为一具旋钮:数据越一致,匿名性就越低。一端是完美的匿名;另一端是完美的责任。咨询题是在拨号盘上的哪一点就脚以符合HIPAA、GDPR等。那个咨询题的答案将不断演变,我不能看到欧盟简单地讲,"你应该用强有力的、单向的爱护来爱护你的分析";假如他们如此做了,诉讼就能够真正开始了!


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